QlikView Tuning Lors du développement d’applications QlikView, il est important d’optimiser le fonctionnement des différentes parties de l’architecture applicative, mais aussi des sources de données et de la façon dont les utilisateurs naviguent avec le modèle de données. Cette formation s’adresse aux développeurs avancés ayant une bonne expérience avec QlikView. Organisation des sources de données Cette section va vous permettre d’optimiser les sources de données accessibles par une application QVW. Le fait de disposer de sources multiples, comme des fichiers Excel, des bases de données UNICODE ou des WebServices peut causer des lenteurs lors du chargement et de la constitition des données en mémoire. Performance et efficacité Cette section va aborder les thèmes des meilleurs pratiques pour éviter les contentions lors de l’exécution du script de chargement, mais aussi lors de la navigation et du filtrage des données ensuite dans l’application QlikView. Scénarii de modèles de données Il est des modèles de données plus ou moins performants. Ce module étudie les différents scénarii de modèles de données, des plus performants au plus lents et explique comment allier modèle de donnée et performance. Les thèmes abordés sont : · Multiples schémas en étoile · Clés synthétiques · Concaténation de tables Dimensions et expressions complexes Lors de l’exécution d’applications QlikView, certaines dimensions calculées ou expressions complexes peuvent rapidement être contre-performantes. Ce module propose au stagiaire des techniques d’écriture pour éviter ces cas complexes. Expressions à calcul intensif Certaines expressions recours à une utilisation intensive des ressources machines, en les réécrivant, on peut améliorer les performances des applications QlikView. Les expressions à l’étude seront : · Count · If then else · Sum · Sort · Macro triggers · Textes dynamiques | 
